Juillet / Août 2013

GNU/Linux Magazine HS 67

MySQL & Bases de données : tout ce que vous devez savoir pour installer et exploiter efficacement vos bases.

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  • La théorie
    • p.4 Qu'est-ce qu'une base de données ?
    • p.6 Les bases de données relationnelles
    • p.10 D'autres modèles de bases de données
    • p.12 Le data mining ou la fouille de données
    • p.16 Conceptualisation d'une base de données avec la méthode Merise 
  • Les outils
    • p.24 Les systèmes de gestion de bases de données libres
    • p.30 Modélisation de la base de données : un schéma pour savoir où l'on va, des outils pour gérer les données
    • p.40 Le langage SQL
    • p.56 Vous voulez gérer sans séquelles des brouettes de données ? Découvrez le NoSQL ! 
  • SGBD & langages
    • p.68 Les modules Python pour lire et écrire dans une base de données
    • p.74 Travailler en C avec une base de données
    • p.78 Accéder à une base de données en Java

Le magazine de référence technique pour les développeurs sur systèmes open source et les ingénieurs R&D !

GNU/Linux Magazine s'adresse aux professionnels et aux particuliers désireux de mieux maîtriser les techniques et problématiques liées à la programmation et à l’utilisation de solutions open source. Tous les deux mois avec ses articles techniques, la publication couvre les thématiques suivantes : programmation système, algo, bas niveau, sécurité du code, développement web...

Qu'est-ce qu'une base de données ?
GNU/Linux Magazine n°67

De nombreuses applications que nous utilisons quotidiennement stockent des informations dans des bases de données. Nous savons donc intuitivement à quoi elles servent... Mais avant d'en utiliser une, il serait bon de savoir exactement ce que signifie les termes « base de données ».

Modélisation de la base de données : un schéma pour savoir où l'on va, des outils pour gérer les données
GNU/Linux Magazine n°67
Nous avons vu que grâce à des méthodes telles que Merise nous pouvions réfléchir au schéma de notre base de données en suivant trois phases correspondant aux trois modèles : MCD, MLD et MPD. Ce formalisme a été utilisé par des éditeurs de logiciels permettant d'interagir avec les systèmes de gestion de bases de données. Les outils qu'ils nous proposent permettent de créer simplement un schéma de base de données et de l'appliquer pour donner naissance à une base de données. Dans cet article, nous nous concentrerons sur deux outils disponibles pour les deux plus gros systèmes de gestion de bases de données libres : MySQL (ou MariaDB) et PostgreSQL. Pour MySQL (ou MariaDB), il s'agit de MySQL Workbench et pour PostgreSQL, il s'agit de SQL Power Architect. Si vous avez besoin d'installer l'un ou l'autre de ces systèmes de gestion de bases de données, vous pouvez vous reporter à l'article précédent portant sur les SGBD libres. Nous considérerons ici que vous disposez d'une installation fonctionnelle de ces systèmes.
Le Data mining ou fouille de données
GNU/Linux Magazine n°67

À l'époque du Far West et de la ruée vers l'or, les chercheurs d'or se précipitaient sur les filons aurifères. Il y avait ceux qui ne trouvaient rien, étaient ruinés et ceux qui trouvaient quelques petites pépites. C'était la majorité des prospecteurs. Toutefois, pour quelques-uns, c'était le jackpot. Le Data mining, c'est la ruée vers l'or transposée aux données. De nos jours, les entreprises, les administrations, les chercheurs sont inondés de données. À titre d'exemple, si l'on regarde le domaine de la bio-informatique, de 2004 à 2013, donc en moins de dix ans, on est passé de 57 à 4142 génomes bactériens séquencés [1], soit une augmentation de 7266% représentant des To et des To de données. Je ne rentrerai pas ici dans le débat sur l'aspect qualitatif des données (est-ce qu'il vaut mieux avoir peu de données de très bonne qualité, ou beaucoup de données possédant un fort taux d'erreur ?), je m'arrêterai sur un simple fait : il y a trop de données pour pouvoir toutes les analyser manuellement. C'est là que va intervenir le Data mining.

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